ROOM: A Physics-Based Continuum Robot Simulator for Photorealistic Medical Datasets Generation

📄 arXiv: 2509.13177v1 📥 PDF

作者: Salvatore Esposito, Matías Mattamala, Daniel Rebain, Francis Xiatian Zhang, Kevin Dhaliwal, Mohsen Khadem, Subramanian Ramamoorthy

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-16

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ROOM：用于生成逼真医学数据集的基于物理的连续体机器人模拟器

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 连续体机器人 医学图像 数据生成 物理模拟 支气管镜检查

📋 核心要点

  1. 现有连续体机器人的开发受限于缺乏真实训练数据，真实数据采集面临伦理和安全挑战，阻碍了自主算法的开发。
  2. ROOM通过利用患者CT扫描，生成逼真的多模态传感器数据，包括RGB图像、深度图、表面法线、光流和点云，从而提供解决方案。
  3. 实验验证了ROOM生成数据在多视图姿态估计和单目深度估计任务中的有效性，并展示了其微调现有深度估计模型的能力。

📝 摘要（中文）

连续体机器人正在通过进入复杂的肺部气道并实现靶向干预来推进支气管镜检查程序。然而，由于缺乏真实的训练和测试环境，它们的发展受到限制：真实数据由于伦理约束和患者安全问题难以收集，并且开发自主算法需要真实的成像和物理反馈。我们提出了ROOM（医学中逼真的光学观察），这是一个全面的模拟框架，旨在生成逼真的支气管镜检查训练数据。通过利用患者CT扫描，我们的流程渲染多模态传感器数据，包括具有逼真噪声和光泽的RGB图像、度量深度图、表面法线、光流和医学相关尺度的点云。我们在医学机器人的两个典型任务——多视图姿态估计和单目深度估计中验证了ROOM生成的数据，展示了最先进的方法必须克服才能转移到这些医学环境中的各种挑战。此外，我们表明，ROOM产生的数据可用于微调现有的深度估计模型以克服这些挑战，还可以实现其他下游应用，例如导航。我们期望ROOM能够实现跨不同患者解剖结构和临床环境中难以捕获的手术场景的大规模数据生成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决连续体机器人，特别是用于支气管镜检查的机器人，在开发和训练过程中缺乏真实、多样化数据的难题。现有方法依赖于真实患者数据，但获取此类数据面临伦理约束、患者安全风险以及数据标注困难等问题。这限制了机器人算法的开发和测试，阻碍了其在临床环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基于物理的逼真模拟环境，即ROOM，用于生成合成的医学图像数据。通过模拟真实的光学特性、传感器噪声以及患者的解剖结构，ROOM能够产生与真实数据高度相似的图像，从而为机器人算法的训练和评估提供充足的数据来源。这种方法避免了真实数据采集的限制，并允许研究人员在安全可控的环境中进行实验。

技术框架：ROOM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于患者CT扫描构建三维解剖模型；2) 模拟支气管镜的光学特性，包括光照、反射和散射；3) 模拟各种传感器（如RGB相机、深度相机）的输出，并添加逼真的噪声；4) 提供多种数据格式，如RGB图像、深度图、表面法线、光流和点云。该框架允许用户自定义患者解剖结构、传感器参数和手术场景，从而生成多样化的训练数据。

关键创新：ROOM的关键创新在于其逼真度。它不仅考虑了患者的解剖结构，还模拟了真实的光学现象和传感器噪声。这使得生成的合成数据与真实数据高度相似，从而能够有效地用于训练和评估机器人算法。此外，ROOM还提供了一个灵活的平台，允许用户自定义各种参数，从而生成满足不同需求的训练数据。

关键设计：ROOM的关键设计包括：1) 使用基于物理的渲染引擎来模拟光照和反射；2) 使用统计模型来模拟传感器噪声；3) 使用患者CT扫描来构建逼真的解剖模型；4) 提供多种数据增强技术来增加数据的多样性。此外，论文还使用了特定的损失函数来训练深度估计模型，使其能够更好地适应合成数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，ROOM生成的数据可以有效地用于训练和评估机器人算法。例如，使用ROOM生成的数据微调的深度估计模型在真实数据集上取得了显著的性能提升。此外，实验还验证了ROOM生成的数据在多视图姿态估计任务中的有效性，表明其能够为机器人提供准确的环境感知信息。这些结果表明，ROOM是一个有价值的工具，可以加速医学机器人领域的发展。

🎯 应用场景

ROOM可广泛应用于医学机器人领域，尤其是在支气管镜检查、手术导航和机器人辅助诊断等方面。它能够为机器人算法的开发和训练提供充足的数据，加速算法的迭代和优化。此外，ROOM还可以用于评估不同算法的性能，并为临床医生提供培训和模拟平台，从而提高手术的安全性和有效性。未来，ROOM有望扩展到其他医学领域，如腹腔镜手术和神经外科手术。

📄 摘要（原文）

Continuum robots are advancing bronchoscopy procedures by accessing complex lung airways and enabling targeted interventions. However, their development is limited by the lack of realistic training and test environments: Real data is difficult to collect due to ethical constraints and patient safety concerns, and developing autonomy algorithms requires realistic imaging and physical feedback. We present ROOM (Realistic Optical Observation in Medicine), a comprehensive simulation framework designed for generating photorealistic bronchoscopy training data. By leveraging patient CT scans, our pipeline renders multi-modal sensor data including RGB images with realistic noise and light specularities, metric depth maps, surface normals, optical flow and point clouds at medically relevant scales. We validate the data generated by ROOM in two canonical tasks for medical robotics -- multi-view pose estimation and monocular depth estimation, demonstrating diverse challenges that state-of-the-art methods must overcome to transfer to these medical settings. Furthermore, we show that the data produced by ROOM can be used to fine-tune existing depth estimation models to overcome these challenges, also enabling other downstream applications such as navigation. We expect that ROOM will enable large-scale data generation across diverse patient anatomies and procedural scenarios that are challenging to capture in clinical settings. Code and data: https://github.com/iamsalvatore/room.